编者按：本文首发于 Fast Company，作者 Mark Sullivan，他在文章中提供了一种可穿戴设备的新思路——通过为用户测量心跳、饮食及睡眠等因素，综合各指标得到一个名为“疼痛指数”的新数据。这一数据比起步数，燃烧的卡路里而言，更能为用户提供锻炼的质量建议。在Fitbit亚洲份额暴跌 45%的情况下，在可穿戴设备逐步疲软的情况下，如何为用户提供更具建议性的体征指数，似乎成了可穿戴设备的唯一前景。雷锋网进行了不改动原意的整理和编辑，未经许可不得转载。
最初，以可穿戴设备为首的追踪设备主要集中于计算你的步数、行走距离及消耗的卡路里。后来它们开始计算心跳。有些追踪器还会尝试分析睡眠质量，当然准确性不一。
健身追踪器几年前问世。经过几年的发展，现在传感器性能更好、价格更低，算法也变得更加先进。但是我想说的是其中最重要的体质监测——至少对于跑步等有氧运动来说——却始终没有出现。
我们称其为“疼痛指数”（pain factor），即锻炼时身体紧张疲劳的时间长短和程度高大小。
我们经常锻炼。每天锻炼时间不同、身体状况不同——睡眠质量和睡眠时间不同、吃的食物种类和数量不同，应力水平不同。因此，周一早晨锻炼可能会觉得小菜一碟，但是在周四下午锻炼，可能就觉得力不从心。
我们要关注的就是这种疼痛程度。能不能持续有效地锻炼，也许关键就在于你如何认识疼痛程度、忍受疼痛以及据此消除疼痛的能力。当你感到身体在燃烧的时候，你不需要什么设备来告诉你，但设备却可以将实时测试的数据展示给你。“疼痛指数”就是一个相关数据。因为它平时与其它的日常疼痛程度有很大关系，所以“疼痛指数”的测量很有意义。
因此，我们需要健身追踪器根据我们身体提供的简单信息来测量我们是否在忍受疼痛。这种算法需要知道我们当天吃的食物、前一天晚上的睡眠质量。而运动时的心率可能也很重要。
假设我们现在手腕上带的健身追踪器显示“疼痛程度”的数字是1-10。我们能用这些数字做什么？这对我们有什么用？
它能改变你平常测量锻炼质量的方法。你不会看基本的测量数据，比如步速、走动时间或距离，你关注的是在特定的疼痛基础上锻炼的质量。
假设你有一段时间没有锻炼，身体状况不是太好。那么可能还没等完成平时的走动距离或时间，你就已经达到了疼痛标准。那就停止锻炼嘛。相反，如果你这几天身体状况很好，身体渴望运动。那么你可能完成平时的运动量后，身体还没达到往常的疼痛标准，那么你就可以选择再多锻炼十来分钟。
它也可以扮演激励你的角色。比如说，你平时会在公园跑步 35 分钟。但是今天感觉有点累，跑了 5 分钟就有点受不了了。如果你知道，自己之前也有这种情况，但是坚持下来了。那么你可能会想：“之前我也这样，我知道我能跑完。”然后，你可能就会继续坚持。
相同的逻辑，疼痛（或者很疼）并不总是意味着收获。很多人锻炼身体很卖力（通常是被锻炼不够努力的愧疚感所驱使），超出平时锻炼身体的程度。在很累的情况下拖着沉重的身体，可能会让你有受伤的危险。
其实，最大的风险是心理方面。如果我们在锻炼身体时把自己逼得太紧，时间太长，那么我们一定会遭受更大程度的痛苦。锻炼完之后，我们会牢记这种痛，而不是我们今天多跑了 30 分钟或者是多跑了 2 英里。这种身体和精神上的痛苦记忆会让我们在心理上很难接受再去锻炼身体。并且，有规律的适度锻炼，要远远好于令人痛苦的无规律锻炼。
可穿戴设备需要继续改进的重要一点大概就是使其不要简单地向用户提供时间、距离等静态数据，而是将有可行的有意义的观点传达给他们。“疼痛指数”也许就是一点。这种新的测量方式是整合所有基本的静态实时数据——传感器和用户共同提供——生成对用户有意义的数据。
当然，更加智能的设备能够理解这种生成数据的意义，所以设备可能会提示：“马克，今天已经锻炼得差不多了，快去洗个澡吧。”等等。
via fastcompany
【招聘】雷锋网坚持在人工智能、无人驾驶、VR/AR、Fintech、未来医疗等领域第一时间提供海外科技动态与资讯。我们需要若干关注国际新闻、具有一定的科技新闻选题能力，翻译及写作能力优良的外翻编辑加入。工作地点深圳。简历投递至 guoyixin@leiphone.com。兼职及实习均可。
推荐阅读：
正在生成分享图...
nebula